Matematikus végzettséggel meg lehet élni? Vagy érdemesebb akkor már valamilyen matekosabb műszaki vagy gazdasági szakot választani?

Neurális hálók nálunk pont része volt az infónak és úgy hallottam, máshol is, mindegy hogy manapság deep learningnek hívják, mert a machine learning már nem elég fancy :) Ahogy a mat. statisztika is a valszám folytatásaként, benne mindenféle függetlenség-vizsgálattal meg statisztikai próbákkal, amikre már sajnos nem emlékszem (vö.: data science).

Az hogy a matematikusok milyen munkákat csinálnak és ott mire van szükség, szerintem elég esetleges, ilyen sommás állításokat nem érdemes tenni. Mondom, munkatársam matematikus, TCP/IP-t külön kellett tanulnia, ami nem bizonyíték semmire, csak egy példa.

A deep learning pont data science es témakör, nem infós. Inkább matekos statisztikás. Vagy mindenkié, de ezt most hagyjuk.

Nem vitatom, hogy minket például data scientistként a munkahelyemen oktatnak például OOP tervezésre, SOLID elvekre stb. mert a legtöbben közülünk nem tanultak ilyet (hivatalosan én sem). De ezeket még mindig könnyebb egy munkahelyen felszedni, mint például a statisztikai eloszlásokat stb. Arra a tévhitre szerettem volna csak rávilágítani, hogy a matekosok ne keresnének jól, hanem éhenhalós szakma lenne, bezzeg az informatika. Nincs így.

A deep learning a korábbi machine learning technikák továbbfejlesztése, igazodva a mai számítási teljesítményhez és rendelkezésre álló adatmennyiséghez. Mint ilyen, az infós mérnök szakokon megtalálhatók hozzá az alapok. Matematikus szakokon is így van ez? Mint írtam, mat. statisztika szintén alapvetés infón, vagy nekünk legalábbis az volt ötéves osztatlanban. Miért lenne attól data science témakör, hogy egy ilyen titulusban dolgozónak is ismernie kell? Továbbá a data science, bár nem tudnám most így keresgélés nélkül körülhatárolni hogy milyen területeket szokás ide érteni manapság, és mire akasztanak másik cimkét, sokban fogadnék hogy nagyban támaszkodik korábban kifejezetten infós területen oktatott ismeretekre.

De ja, maradhatunk abban, hogy ezek interdiszciplináris területek, jól fizetettek, függetlenül attól hogy ki milyen képzésből érkezve tanul bele ezekbe.

Persze, a data science igazából programozó statisztika vagy statisztikai programozás. Sokfelől lehet ide jönni. Informatikai szakról is. A matek alapszak csak annyiból lényeges, hogy nagyon erős matematikai alapjai legyenek valakinek, megtanuljon matematikus módjára gondolkodni és bizonyítani, és erre a matek alapszak kiváló. Nyilván a matek alapszakra kell még rátenni például egy biztosítási matek, vagy statisztika, vagy célzottan data science mesterszakot. Én csak arra akartam rámutatni, hogy a magyar közhiedelemmel ellentétben a matek alapszak nem éhenhalós szakma.

Nálunk egyébként (nagy multi mesterséges intelligencia osztálya) a data engineerek az informatikusok, a data scientistek viszont nagy részt közgazdászok, statisztikusok, mivel abban amit mi leginkább csinálunk (idősorelemzés) ők a legjobbak. Az informatikusok nem igazán szokták átvinni a felvételi interjú lécet.

Nálunk IT, programozó és matematikus végzettségűek is vannak a csapatban.

Közel azonos a fizetésünk úgyhogy matekot is megéri tanulni.

Járműszenzor adatokat feldolgozó rendszereket fejlesztünk.

Például automata fékezés és csipogás ha elbóbiskol a sofőr.